ПРАКТИКА SciKit-Learn | NaN, Null | Работа с пропусками в SkLearn | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Поддержать канал можно оформив подписку на 🎉 🎉 🎉 А можете скидывать монеты на 💻 Мои курсы на платформе Stepik: ✅ Канал в TG ✅ Группа в VK 📀 Практическое задание: ✏️ ✏️ ❓ Вопросы, на которые найдем ответы в этом видео: - Как заменять NaN на среднее/медиану/моду/константу через SimpleImputer - Как помечать пропущенные значения через новые признаки через SimpleImputer и MissingIndicator - Как восстанавливать пропуски с помощью МЛ (KNNImputer и Любая модель из sklearn) 🌟 Заполнение пропусков в pandas 🌟 Теория заполнения пропусков 🌟 Индексация в pandas 🌟 Как создавать новые признаки в pandas 🌟 KNN , Ссылка на ноутбук: 0:00 Введение 0:23 План занятия 0:52 Что нужно знать для занятия 1:25 Поддержка 1:25 Поддержка 2:00 Получение данных 3:09 SimpleImputer 3:34 Ошибка ValueError в SimpleImputer (Expected 2D array, got 1D) 5:00 missing_values в SimpleImputer 6:14 Ошибка ValueError в SimpleImputer (Input contains NaN, infinity) 7:17 strategy в SimpleImputer 8:38 Много признаков в SimpleImputer 9:01 Indicator method через SimpleImputer и add_indicator 9:48 Indicator method через MissingIndicator 11:45 KNNImputer 12:27 Как считается nan_euclidian 13:25 Как работает KNNImputer 15:18 Как заполняются пропуски через KNNImputer 17:09 Обучение модели для восстановления пропусков 17:30 Функция для заполнения пропусков моделью 19:56 Заполнения NaN через модель машинного обучения 21:29 Резюме занятия 22:00 ♡